基于证据理论的多Agent重复囚徒困境博弈研究

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在多Agent系统中,利用证据理论与重复囚徒困境博弈对其中的合作行为进行了研究.为加强Agent之间的合作行为,构建了基于信度函数的综合信任模型.该综合信任度的建立来于两个方面:一是由以前交互历史中观察的直接证据而得到的直接信任度,二是由来自于第三方的推荐证据而得到的推荐信任度.基于综合信任模型,给出了多Agent重复囚徒困境博弈算法,并对所研究的问题进行了仿真.仿真结果表明,基于综合信任度的博弈策略能够有效地加强系统中的合作行为,提高系统的收益.
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